1.【NLP修炼系列之Bert（二）】Bert多分类&多标签文本分类实战（附源码）
2.请高手帮忙在附件源码里添加上传进度显示
3.Bert4keras开源框架源码解析（一）概述
4.pytorch中model、台源conv、码n码linear、台源nn.Module和nn.optim模块参数方法一站式理解+finetune应用（上）
5.盘点当下最流行的码n码7款html可视化编辑器！
6.BERT源码阅读
【NLP修炼系列之Bert（二）】Bert多分类&多标签文本分类实战（附源码）
在NLP修炼系列之Bert（二）的台源上一篇文章中，我们对Bert的码n码源码组是什么背景和预训练模型进行了深入讲解。现在，台源我们将步入实战环节，码n码通过Bert解决文本的台源多分类和多标签分类任务。本文将介绍两个实际项目，码n码一个是台源基于THUCNews数据集的类新闻标题分类，另一个是码n码我们公司业务中的意图识别任务，采用多标签分类方式。台源 1.1 数据集详解多分类项目使用THUCNews数据集，码n码包含万个新闻标题，台源长度控制在-个字符，共分为财经、房产等个类别，每个类别有2万个样本。训练集包含万个样本，验证集和测试集各1万个，每个类别条。
多标签任务数据集来自公司业务，以对话形式的json格式存在，用于意图识别。在线投稿程序源码由于隐私原因，我们无法提供，但网上有很多公开的多标签数据集，稍加调整即可适用。
1.2 项目结构概览项目包含Bert预训练模型文件、配置文件和词典等，可以从Huggingface官网下载。
datas 目录下存放数据集、日志和模型。
models 包含模型定义和超参数配置，还包括混合模型如Bert+CNN等。
run.py 是项目入口，负责运行训练。
train_eval.py 负责模型训练、验证和测试。
utils 提供数据预处理和加载工具。
2. 项目流程和环境要求 通过run.py调用argparse工具配置参数。安装环境要求Python 3.8，项目中已准备好requirements.txt文件。 3. 项目实战步骤 从构建数据集到模型定义，包括数据预处理、数据迭代器的创建、配置定义以及训练、验证和测试模块的sar买卖指标源码实现。 4. 实验与总结 我们尝试了以下实验参数：num_epochs、batch_size、pad_size和learning_rate。在fine-tune模式下，Bert表现最佳，否则效果不佳。项目代码和数据集可通过关注布尔NLPer公众号获取，回复相应关键词获取多分类和多标签分类项目源码。请高手帮忙在附件源码里添加上传进度显示
backgroundWorker专业做这个事情，ProgressChanged事件里能反映进度，
progressBar1.Value = e.ProgressPercentage;表示用progressBar控件后台体现进度。
RunWorkerCompleted事件是完成后的事件，DoWork是他执行的操作，ReportProgress方法就返回操作值
Bert4keras开源框架源码解析（一）概述
Bert4keras是苏剑林大佬开源的一个文本预训练框架，相较于谷歌开源的bert源码，它更为简洁，对理解BERT以及相关预训练技术提供了很大的帮助。
源码地址如下：
代码主要分为三个部分，分别在三个文件夹中。
在bert4keras文件夹中，实现了BERT以及相关预训练技术的算法模型架构。examples文件夹则是基于预训练好的语言模型进行的一系列fine-tune实验任务。pretraining文件夹则负责从头预训练语言模型的实现。
整体代码结构清晰，vc线程注入源码主要分为以下几部分：
backend.py文件主要实现了一些自定义组件，例如各种激活函数。这个部分之所以命名为backend（后端），是因为keras框架基于模块化的高级深度学习开发框架，它并不仅仅依赖于一种底层张量库，而是对各种底层张量库进行高层模块封装，让底层库负责诸如张量积、卷积等操作。例如，底层库可能选择TensorFlow或Theano。
在layers.py文件中，实现了自定义层，如embedding层、多头自注意力层等。
optimizers.py文件则实现了优化器的定义。
snippets.py文件包含了与算法模型无关的辅助函数，例如字符串格式转换、文件读取等。
tokenizers.py文件负责分词器的实现。
而model.py文件则是框架的核心，实现了BERT及相关预训练模型的算法架构。
后续文章将详细解析这些代码文件，期待与大家共同进步。
pytorch中model、app源码模板商城conv、linear、nn.Module和nn.optim模块参数方法一站式理解+finetune应用（上）
在深度学习编程初学者面对的挑战中，理解模型参数和方法是关键一步。本文将对PyTorch中的`model`, `conv`, `linear`, `nn.Module`和`nn.optim`模块的常见属性和方法进行深入解析，旨在消除疑惑，并提供清晰的理解路径。
首先，`model(net)`代表模型类的一个实例对象，例如 `model(net) = LeNet(3)`，这里 `LeNet` 是网络类，而数字 `3` 代表类别数量。`LeNet` 类型可能由不同开发者实现，具体细节在后续章节中会详细讨论。`Module`, `Optimizer`, `Conv2d`, `Linear` 等类则继承自 `Module`，是构成模型的基本单元。
模型类的初始化包含了8个有序字典，这些字典用于存储模型参数和结构。有序字典确保了数据的顺序性，而模型自身只直接使用 `self._parameters` 和 `self._modules` 这两个字典。
关注的主要方法包括但不限于 `add_module()`, `get_parameter()`, `modules()`, `named_modules()` 和 `parameters()` 等。这些方法提供了获取模型结构、参数信息以及执行模型更新的能力。
举例来说，构建一个简单的 `LeNet` 模型时，除了定义模型类自身和使用 `nn.Conv2d`, `nn.Linear` 等类外，这些对象都继承自 `Module` 类，因此它们都具备 `self._parameters` 和 `self._modules` 属性，以及一系列相关方法。
在 `LeNet` 的上下文中，`model.conv1`, `model.fc1` 等层同样继承自 `Module`，它们各自拥有属性和方法，允许操作参数，如初始化 `model.conv1.weight` 使用凯明正态分布。
模型的层可被替换或调整，例如将 `model.fc3` 替换为 `nn.Linear(model.fc2.out_features, class_num)`，用于调整分类器输出数量。这些操作是模型微调过程中的常见实践。
解释清楚了模型参数的来源后，文章深入探讨了 `Conv2d` 和 `Linear` 类的参数和方法，这一部分的清晰理解有助于深入理解模型构建和参数操作。
解决参数如何进入 `self._parameters` 和 `self._modules` 属性的疑问，涉及对魔术方法如 `__setattr__`、`__getattr__`、`__delattr__`、`__getattribute__` 和 `__dict__` 的理解，以及 `getattr()` 和 `dir()` 函数的作用。
构建模型时，属性和参数会依次进入这些有序字典。以 `model.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)` 的过程为例，参数首先在 `Module` 类中存储，接着被注册到 `model` 实例的 `self._parameters` 中。若参数为 `Parameter` 类型，会进一步注册到该字典，以确保模型结构和参数的正确性。
通过理解模型属性和方法的运作机制，开发者能够更高效地构建和调整深度学习模型，提升模型性能和适应性。
以上内容为本文的主要部分，更多深入细节和源码剖析将在后续篇章中呈现。期待读者们继续探索，深化对深度学习模型构建的理解。
盘点当下最流行的7款html可视化编辑器！
本文将介绍几种流行的HTML可视化编辑器，帮助开发者在网站上实现所见即所得的编辑效果。这些编辑器包括开源的、免费的、在线的版本，满足不同需求。
KindEditor是一款用于网站编辑的HTML可视化工具，兼容主流浏览器，使用JavaScript编写，与多种后端语言无缝集成。
codepen.io提供了在线编辑HTML、CSS、JavaScript功能的平台，支持实时预览代码，并能导出至压缩文件，适合快速迭代和分享。
UltraEdit是一款功能强大的文本编辑器，支持文本、十六进制和ASCII码编辑，内建英文拼写检查，支持多文件编辑。
EditPlus是功能丰富的文本编辑器，具备无限制撤消重做、英文拼写检查、自动换行等功能，同时提供剪贴板同步功能。
FCKeditor是一个轻量级的开放源代码HTML编辑器，适用于网页应用，支持与多种编程语言结合。
UEditor由百度开发，是一款轻量级、可定制的富文本编辑器，特别适用于文章编辑和发布，如头条号后台。
FineBI提供了移动端HTML访问BI的功能，但集成到App或浏览器查看时，可能存在展示效果不佳的问题，因此使用悬浮工具栏插件可以优化移动端HTML页面的BI应用展示效果。
以上编辑器各具特色，适用于不同场景。选择时应考虑实际需求，结合市场认可度和产品特性。市面上较主流的产品通常容易达到预期效果。例如，帆软bi软件——FineBI在企业数据分析BI软件市场占有率较高。
BERT源码阅读
BERT，全称为双向Transformer编码器表示，其源码主要包含以下几个关键步骤:
首先，环境准备至关重要，通过create_pretraining_data.py进行训练样本的生成。主体函数对原始文本进行切词处理，具体在tokenization.py中的create_training_instances()方法中实现。接着，通过调用write_instance_to_example_files()将处理后的样本保存。
模型构建阶段，modeling.py中的核心是BertConfig类和BertModel类。通过初始化这两个类，可以构建起BERT模型。值得注意的是，模型结构中包含Dropout层，但注意力层的dropout概率有所不同。
优化器的构建在optimization.py中完成，训练模型则通过run_pretraining.py中的model_fn_builder函数实现。同时，模型还包含处理Next Sentence Prediction (NSP)任务的loss函数，即get_next_sentence_output。
后续的fine-tuning环节，extract_features.py负责生成句子向量表示，而run_classifier.py和run_classifier_with_tfhub.py用于分类任务。至于问答任务，run_squad.py提供了相应的解决方案。
